使用OpenCV进行目标检测和跟踪的常见方法是使用Haar Cascade分类器进行对象检测，使用OpenCV的目标跟踪API进行目标跟踪。以下是如何使用OpenCV进行目标检测和跟踪的简要步骤：目标检测a. 准备训练集：Haar Cascade分类器需要一个训练集，该训练集由一组已知的正样本（包含目标）和一组已知的负样本（不包含目标）组成。可以从公共数据集中获取这些样本，或者自己创建训练集。b.
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2023-08-23 19:03:20
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计算机视觉领域中，目标检测一直是工业应用上比较热门且成熟的应用领域，比如人脸识别、行人检测等，国内的旷视科技、商汤科技等公司在该领域占据行业领先地位。相对于图像分类任务而言，目标检测会更加复杂一些，不仅需要知道这是哪一类图像，而且要知道图像中所包含的内容有什么及其在图像中的位置，因此，其工业应用比较广泛。那么，今天将向读者介绍该领域中表现优异的一种算算法——“你只需要看一次”（you only l
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2024-03-07 23:15:32
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FAST检测特征点+SURF描述特征点速度上要比SURF在多尺度下检测特征点后描述要快的多在自己的电脑上做了两种实验的对比，通过VS性能分析可以看到结果配置I5 2.7GHZ X64 VS2012 OPENCV249代码中大津法二值化可以直接用opencv提供的大津法接口 代码功能SURF提取描述FAST提取SURF描述特征点提取24.2%0.9%特征点描述25%14.7%特
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2024-04-11 09:38:04
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前言运动目标检测是图像领域的一个经典问题，相关的算法较多。本文的运动目标检测主要基于背景消去(Background Subtraction)算法，本文将手动实现背景消去算法并检测到运动物体的实时位置。编程的基本环境是VS2019+opencv4.4，环境配置可参考：。一、基本原理我们的基本思想是使用背景消去算法将运动物体从图片中提取出来，想象一下，一张没有运动物体的环境图，和突然出现某个物体的图，
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2023-12-14 15:58:05
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使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。 在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。深度学习目标检测教程：http://www.pyimagesear
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2023-07-02 13:58:08
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[毕业设计]2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总Python项目——毕业设计选题参考2023年 - 2024年 最新计算机毕业设计 本科 选题大全 汇总感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人 。1、项目介绍python无人机目标识别+目标跟踪检测系统 （OpenCV+YOLO实现） 计算机毕业设计（包
据说，现在很多小区都上线了AI抓拍高空抛物的黑科技，可以自动分析抛物轨迹，用来协助检查很多不文明行为。你想不想知道，这类检测视频中目标物的黑科技是怎么实现的呢？虽然不同场景下的目标检测模型训练不同，但底层技术都是一样的。这里就一步步来教一下大家如何用C++ 和OpenCV 实现视频目标检测（YOLOv4模型）。1. 实现思路读取视频流，载入
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2023-12-26 14:17:35
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在上一节内容中，介绍了如何将YOLO应用于图像目标检测中，那么在学会检测单张图像后，我们也可以利用YOLO算法实现视频流中的目标检测。将YOLO应用于视频流对象检测首先打开 yolo_video.py文件并插入以下代码：# import the necessary packages
import numpy as np
import argparse
import imutils
imp
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2024-04-29 10:04:48
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本文翻译自Deep Learning based Object Detection using YOLOv3 with OpenCV ( Python / C++ )基于OpenCV和YOLOv3深度学习的目标检测 本文，我们学习如何在OpenCV上使用目前较为先进的目标检测技术YOLOv3。YOLOv3是当前流行的目标检测算法YOLO(You Only Look Once)的最新变种算
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2024-01-17 09:45:11
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OpenCV实现yolov3实时目标检测前言这是小白第一次写博客，有什么错误和不严谨的地方还希望大家多多斧正。最近在B站看了一个小哥从youtube搬来的一个视频，自己就照虎画猫跟着敲起了代码，接下来我就给大家介绍一下基本流程步骤，自己也学习学习。OpenCV是一个十分强大的开源跨平台计算机视觉库，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，可以运行在Linux、Windows、A
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2023-10-29 09:56:15
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目标检测就是对目标进行动态实时跟踪定位，常见的目标检测算法有 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、Yolo 等，其中 Yolo 的速度和精确度都比较高，且只需训练一次，使用起来比较方便。这里我们就使用官方现成的模型来检测图片，看一看效果，先学会使用流程，以后再训练自己的模型。注意：opencv-python 目前只有 4.4.0 版本适配了 YOLOv4导入库imp
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2023-09-04 15:18:40
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文章目录一、引言二、步骤概述三、深入探讨主要步骤四、结论和参考 一、引言 作为数据科学家，我们有机会对足球视频剪辑做一些分析，使用深度学习和opencv可以在视频剪辑中提取一些有趣的见解。我们可以检测所有球员+裁判员+足球，还可以根据球衣的颜色预测球员所在的球队，这些都可以实时完成 二、步骤概述 TensorFlow目标检测API是一个非常强大的资源，能够用来快速构建目标检测模型。如果你不
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2024-05-09 23:33:06
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一 简介目标检测即为在图像中找到自己感兴趣的部分，将其分割出来进行下一步操作，可避免背景的干扰。以下介绍几种基于opencv的单目标检测算法，算法总体思想先尽量将目标区域的像素值全置为1，背景区域全置为0，然后通过其它方法找到目标的外接矩形并分割，在此选择一张前景和背景相差较大的图片作为示例。环境：python3.7 opencv4.4.0二 背景前景分离1 灰度+二值+形态学 轮廓特征和联通组件
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2023-12-04 15:54:29
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使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。
在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。深度学习目标检测教程：http://www.pyim
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2024-01-14 10:23:16
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在此功能中，我将介绍使用OpenCV和Python代码设置对象检测和跟踪所需的功能。使用随附的代码片段，您可以轻松设置Raspberry Pi和网络摄像头，以便制作用于物体检测的便携式图像传感器。本文适用于任何希望在Raspberry Pi项目中使用OpenCV的人。一些项目可以包括用于避障或航路点跟踪的Raspberry Pi机器人车辆。此外，包括对象计数和监视。物体检测对象检测建立在我上一篇文
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2024-04-19 21:04:54
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上一讲里直接用opencv的stitcher类拼接的话，会损失一部分分辨率，出来的图片是506*1207的，但是这个图像还需要裁剪，也就是列数会小于506。这个是可以对不同大小的图片进行拼接的。不过似乎不稳定。有的时候就会报错。有的时候出来的图片大小不一样：这个应该是和特征匹配有关系，首先如果用的是二进制描述符，那么它本身是基于概率的，然后在match的时候，又有很多随机的方法，比如随机k-d树，
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2024-04-22 11:13:13
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本文主要介绍下opencv中怎样使用hog算法，因为在opencv中已经集成了hog这个类。其实使用起来是很简单的，从后面的代码就可以看出来。本文参考的资料为opencv自带的sample。 关于opencv中hog的源码分析，可以参考本人的另一篇博客：opencv源码解析之(6)：hog源码分析开发环境：opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.04+QtCrea
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2024-04-28 11:21:36
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利用模板匹配的方法追踪摄像头的目标效率比较底下，而且受fps影响重容易跳帧，但在物体低速移动下也不失为一种简单的识别算法。其原理是在摄像头的一帧画面中选定要追踪的范围，利用模板匹配的方法刷新每一帧模板的位置，本文只设定了从左上角截取矩形的方法，其他方法可自行画瓢 不过本文有两个不足 1是只能左上角开始截取，否则会报错 2是要提前预备一张任意图片来置换模板图 否则匹配找不到模板Rect rect;/
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2024-03-06 14:41:31
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模板匹配是一种在图像中定位目标的方法，通过把输入图像在实际图像上逐像素点滑动，计算特征相似性，以此来判断当前滑块图像所在位置是目标图像的概率。在Opencv中，模板匹配定义了6种相似性对比方式： CV_TM_SQDIFF 平方差匹配法：计算图像像素间的距离之和，最好的匹配是0，值越大，是目标的概率就越低。 CV_TM_CCORR 相关匹配法：一
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2024-05-01 20:20:39
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平时工作就是做深度学习，但是深度学习没有落地就是比较虚，目前在移动端或嵌入式端应用的比较实际，也了解到目前主要有caffe2，腾讯ncnn，tensorflow，因为工作用tensorflow比较多，所以也就从tensorflow上下手了。下面内容主要参考&翻译： https://www.tensorflow.org/mobile/?hl
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2024-05-27 17:12:24
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